Aleks：面向植物科学中基于数据驱动自主科学发现的AI驱动多智能体系统
人工智能
2025-08-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
现代植物科学日益依赖大型、异构的数据集，但实验设计、数据预处理和可重复性方面的挑战阻碍了研究产出率。在此我们介绍 Aleks，一个 AI 驱动的多智能体系统，它在结构化框架内整合了领域知识、数据分析和机器学习，以自主进行数据驱动的科学发现。一旦提供了研究问题和数据集，Aleks 便能在无需人类干预的情况下，在多个周期中迭代地构建问题、探索替代建模策略并优化解决方案。在一项关于葡萄卷叶病的案例研究中，Aleks 逐步识别出具有生物学意义的特征，并收敛于性能稳健且可解释的模型。消融实验强调了领域知识和记忆对于产生连贯结果的重要性。这项探索性工作凸显了 Agentic AI 作为自主合作者在植物科学中加速科学发现的潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.19383,
title = {Aleks: AI powered Multi Agent System for Autonomous Scientific Discovery via Data-Driven Approaches in Plant Science},
author = {Daoyuan Jin and Nick Gunner and Niko Carvajal Janke and Shivranjani Baruah and Kaitlin M. Gold and Yu Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19383},
year = {2025}
}